Fourth Quarter 2013: Flight to Quality: Big Trumps Small
Notice bibliographique
Résumé
A new hotel investment performance metric is introduced. Starting with this issue, we will apply our new economic value added (EVA) indicator as a barometer of hotel investment performance. Complete details of how to use this benchmark and why it is superior to evaluating cap rates relative to 10-year Treasury rates can be found in the recent publication from the Center for Hospitality Research and Center for Real Estate and Finance entitled “Using Economic Value Added (EVA) as a Barometer of Hotel Investment Performance,” by Matthew J. Clayton and Crocker H. Liu. Essentially, the hotel EVA spread tells us whether the current hotel yield (cap rate) exceeds the total borrowing cost (weighted average cost of capital; also includes the cost of equity financing) for doing a typical deal. Intuitively, if an investor finances a hotel project using 7-percent financing, the current yield on the project should exceed the 7-percent borrowing cost. Exhibit 1 (next page) shows that the EVA spread for hotels was positive until the first quarter of 2008. Subsequent to this period, the EVA spread has been either negative or near zero except for the second quarter of 2012 when it was positive. A negative EVA spread indicates that any return for hotel investors must come at the back end of the project. The expectation is that they will make their money when they sell the hotel due to price appreciation rather than making their money immediately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».